在實際的智能視頻分析系統中，目標檢測（如 YOLOv5）只是第一步。檢測結果往往需要進行后續處理：畫框、報警、推流、日志記錄等。這些操作如果在檢測主線程中同步執行，會嚴重拖慢整體推理速度。

本文將帶你從零實現一個基于 C++ 模板線程池的異步后處理系統，實現“檢測與后處理解耦”，提升系統吞吐量與響應性。
?? 一、系統設計目標

我們希望構建一個滿足以下需求的系統：

? 解耦檢測與后處理：檢測線程不阻塞于畫框、推流等耗時操作
? 異步處理：檢測結果提交后，由獨立線程異步處理
? 線程安全：多線程環境下任務隊列安全訪問
? 可擴展：支持多攝像頭、多模型、多后處理任務
? 資源可控：線程池管理，避免頻繁創建/銷毀線程

為此，我們設計了一個三層架構：

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